现代物流课程论文

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1、现代物流的配送与管理摘要：在现代物流配送路径优化的基础上，形成了优化配送路径的遗传算法，并进行了实验计算。结果表明,用遗传算法进行物流配送路径优化，可以方便有效地求得问题的最优解或近似最优解。并形成了对物流配送中心的规划与管理。关键词：物流配送；遗传算法；规划；管理Inthemodernlogisticsdistributionpathoptimization,andonthebasisoftheformationofthepathoptimizationdistributiongeneticalgorithm,andthec

2、alculation.Theresultsshowthatthegeneticalgorithmtooptimizelogisticsdistributionpathandiseffectivelygettheoptimalsolutionoftheproblemorapproximateoptimalsolution.Andformedthelogisticsdistributioncenterfortheplanningandmanagement一、现代物流配送的定义配送的概念既不同于运输，也不同于旧式送货，而有着物流大系

3、统所赋有的特点。我国GB定义为：配送指在经济合理区域范围内，根据客户要求，对物晶进行挑选，加工，包装，分割，组配等作业，并按时送达指定地点的物流活动。二、提出的问题随着市场经济的发展和物流技术专业化水平的提高，物流配送业得到了迅猛发展。物流配送是指按用户的订货要求，在配送屮心进行分货、配货，并将配好的货物及时送交收货人。在物流配送业务中，存在许多优化决策问题，木文讨论其中的物流配送路径优化问题，即通过制定合理的配送路径，快速而经济地将货物送达用户手中。配送路径的选择是否合理，对加快配送速度、提高服务质量、降低配送成本及增加经济

4、效益都有较人彩响。研究表明，配送路径优化问题是一个NP难题，只有在需求点和路段较少时，才能求得精确解。因此，用启发式算法求解该问题就成为人们研究的一个重要方向，并出现了多种启发式算法,如Clarke和Wright提岀的节约法，Gillett和M订lcr提出的扫描法①等，虽然这些算法为求解配送路径优化问题提供了有效的方法，但也存在一定的问题，如节约法虽然具有运算速度快的优点，但也有纟n.合点零乱、边缘点难以组合的问题，扫描法为非渐进优化等。如何针对物流配送路径优化问题的特点，构造运算简单、寻优性能优良的启发式算法，是一个值得深入

5、研究的课题。遗传算法的出现为求解物流配送路径优化问题提供了新的工具，该算法是由美国的J.Holland教授于1975年提出的，它是一•种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索方法。由于遗传算法釆用随机选择，对搜索空间无特殊要求，无需求导,具有运算简单、收敛速度快等优点，尤其适用于处理传统搜索方法难于解决的复杂和非线性的问题，目前已广泛应用于组合优化、机器学习、自适应控制等领域。本文针对物流配送路径优化问题的特点，构造了求解该问题的遗传算法，通过实验计算，得到了较好的结果。三、物流配送路径优化问题的数学模型物流配送路径优化

6、问题可以描述为：从配送屮心（或称物流据点）用多辆汽车向多个需求点（或称顾客）送货，每个需求点的位置和需求量一定，每辆汽车的载重量一定，要求合理安排汽车路线，使总运距最短，并满足以下条件：（1）每条配送路径上各需求点的需求量之和不超过汽车载重量；（2）每条配送路径的长度不超过汽车一次配送的最大行驶距离；（3）每个需求点的需求必须满足，且只能出一辆汽车送货。本文借鉴文献［3］建立的车辆路径问题的数学模型，并通过考虑上述物流配路径优化问题的约束条件和优化日标，建立了物流配送路径优化问题的数学模型。设配送中心有K辆汽车，每辆汽车的载重

7、量为Q（k=l,2,K）,其一次配送的最大行驶距离为必，需要向L个需求点送货，每个需求点的需求量为s（i=l,2,L）,謁《点i到j的运距为久，配送屮心到各需求点的距离为d®（i、j=l,2,…，L）,再设/7k为第k辆汽车配送的需求点数（久二0表示未使用第k辆汽车），用集合凡表示第k条路径，具中的元索厲表示需求点m在路径k中的顺序为i（不包括配送中心）,令rk0=0表示配送中心，则可建立如下物流配送路径优化问题的数学模型:kn；.血辽二工［JXm+d“•sign（nk）］st.吊纭S0Z=l0

8、)工h=l⑸Rk={rkiIrkie{1,2,...,Lp=1,2,...,勺}(6)Pk、Hk2sign(nk)=nk>1其他(7)(8)上述模型中，（1）式为目标函数；（2）式保证每条路径上各需求点的需求量之和不超过汽车的载重量；（3）式保证每条配送路径的氏度不超过汽车一